Extremes of weight centile are associated with increased risk of mortality in pediatric intensive



Yüklə 117,59 Kb.
Pdf görüntüsü
tarix23.11.2017
ölçüsü117,59 Kb.
#12182


R E S E A R C H

Open Access

Extremes of weight centile are associated with

increased risk of mortality in pediatric intensive

care

Andrew Numa



1,2*

, John McAweeney

1

, Gary Williams



1,2

, John Awad

1,2

and Hari Ravindranathan



1,2

Abstract


Introduction: Although numerous studies have linked extremes of weight with poor outcome in adult intensive

care patients, the effect of weight on intensive care outcome has not previously been reported in the pediatric

population. The aim of this study was to investigate the relationship between admission weight centile and risk-

adjusted mortality in pediatric intensive care patients.

Methods: Data were collected on 6337 consecutively admitted patients over an 8.5 year period in a 15 bed

pediatric intensive care unit (ICU) located in a university-affiliated tertiary referral children

’s hospital. A weight

centile variable was entered into a multivariate logistic regression model that included all other pediatric index of

mortality (PIM-2) variables, in order to determine whether weight centile was an independent risk factor for

mortality.

Results: Weight centile was associated with mortality in both univariate and multivariate analysis, with the lowest

mortality being associated with weights on the 75

th

centile and increasing symmetrically around this nadir. A



transformed weight centile variable (absolute value of weight centile-75) was independently associated with

mortality (odds ratio 1.02, P = 0.000) when entered into a multivariate logistic regression model that included the

PIM-2 variables.

Conclusions: In this single-center cohort, weight centile was an independent risk factor for mortality in the ICU,

with mortality increasing for patients at either end of the weight spectrum. These observations suggest that the

accuracy of mortality prediction algorithms may be improved by inclusion of weight centile in the models. A

prospective multicenter study should be undertaken to confirm our findings.

Introduction

Nutritional status has significant effects on morbidity

and mortality in the general population. Obesity is well

recognized as a risk factor for many disorders of adult

life, including diabetes, hypertension, coronary vascular

disease, osteoarthritis, depression, and some malignan-

cies, and significantly increases all-cause mortality [1-4].

At the other end of the spectrum, nutritional deficiency

is a major contributor to infant and child mortality

throughout the world [5,6], and body mass index (BMI)

of less than 18.5 kg/m

2

has been associated with minor



increases in all-cause mortality in adults [1].

Studies in adult intensive care patients have demon-

strated a variable relationship between BMI and mortal-

ity. A number of studies have failed to demonstrate any

impact of body mass on intensive care outcome [7-11],

whereas others have demonstrated an association

between obesity and increased risk-adjusted mortality

[12-14]. A considerable body of evidence suggests that

underweight adult intensive care patients are at the

greatest risk for mortality, and risk-adjusted odds ratios

(ORs) for death of 1.16 to 1.63 compared with patients

of normal weight have been reported [15-17]. No studies

have addressed the impact of body weight on outcome

in the pediatric intensive care unit (PICU), although

Larsen and colleagues [18] noted that low weight (but

not age) was an independent risk factor for mortality in

children undergoing cardiac surgery. We undertook this

* Correspondence: a.numa@unsw.edu.au

1

Intensive Care Unit, Sydney Children



’s Hospital, High Street, Randwick 2031,

Australia

Full list of author information is available at the end of the article

Numa


et al. Critical Care 2011, 15:R106

http://ccforum.com/content/15/2/R106

© 2011 Numa et al.; licensee BioMed Central Ltd. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons

Attribution License (http://creativecommons.org/licenses/by/2.0), which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in

any medium, provided the original work is properly cited.



study to explore the relationship between weight centile

and risk-adjusted mortality in PICU patients.

Materials and methods

Sydney Children

’s Hospital is a university-affiliated

pediatric tertiary referral center with all medical and

surgical subspecialties represented. The ICU annually

admits approximately 850 patients who range in age

from birth to 16 years and is one of three tertiary pedia-

tric centers in the state of New South Wales, serving a

total population of approximately 6.77 million, including

1.32 million children who are 14 years old or younger.

A separate neonatal ICU (NICU) on campus provides

care for premature infants; however, infants born with

complex surgical conditions (for example, congenital

diaphragmatic hernia and structural heart disease) are

generally managed in the PICU rather than the campus

NICU. The ICU offers a full range of supportive thera-

pies, including inhaled nitric oxide, high-frequency ven-

tilation, hemofiltration, and extra-corporeal membrane

oxygenation.

All patients admitted to the ICU between 1 January

2002 and 30 June 2010 were eligible for inclusion in this

study. Body weight, obtained from recent health records,

parental knowledge, or direct measurement, was

recorded on admission to the ICU. PIM-2 (Pediatric

Index of Mortality version 2) variables [19], along with

body weight, were prospectively recorded in all patients.

Weight-for-age

z-scores were calculated from data from

the Centers for Disease Control and Prevention [20] and

converted to centiles. For preterm infants less than 2

years old at admission, corrected age was used in prefer-

ence to chronological age. If corrected age was less than

term, preterm growth charts were used to calculate

weight centile [21].

The relationship between weight centile and mortality

was explored by using Copas

p by x plots [22], and sta-

tistical significance was confirmed by using the Mann-

Whitney

U test. Univariate and multivariate logistic



regression was performed to explore the relationship

between PIM-2 variables together with weight centile

and mortality. Standardized mortality rates were calcu-

lated by using PIM-2 coefficients [19], and statistical sig-

nificance was determined by Poisson analysis; binomial

proportions were compared by using standard equations

[23]. Comparison of areas under receiver operating

characteristic (ROC) curves was carried out by using

likelihood ratio testing [24]. Statistics were analyzed by

using SPSS 18.0.2 (IBM Corporation, Armonk, NY,

USA) and GraphPad Prism 5.0 (GraphPad Software,

Inc., La Jolla, CA, USA). The study was approved by the

ethics committee of the South Eastern Sydney and Illa-

warra Health Service, and informed consent was not

required for this analysis of data, which are routinely

collected on all ICU patients.

Results

Six thousand three hundred thirty-seven patients were



admitted to the ICU during the study period. Of these,

16 had no weight recorded and 5 had a history of pre-

maturity with no gestational age recorded; these patients

(

n = 21) were excluded from further analysis. There



were 203 deaths in the 6,316 remaining patients, a mor-

tality of 3.2%. The PIM-2-predicted mortality was 226.2,

giving a standardized mortality rate of 0.897, which is

significantly better than predicted (

P = 0.008).

Patients at the extremes of the weight spectrum were

over-represented numerically (Figure 1). For example,

21.5% of patients had weights not above the 3rd centile

and 5.7% had weights on at least the 97th centile com-

pared with the expected 3% in each group if the popu-

lation was distributed normally (

P < 0.001). The

relationship between weight centile and mortality was

symmetrical around a nadir at the 75th centile (Figure

2), and mortality at the lower end of the weight spec-

trum was more than double that of patients at the 75th

centile nadir. Weight centile was thus transformed

before inclusion in the multivariate regression by using

the absolute value of weight centile minus 75 (that is, a

patient with a weight on the 5th centile would have a

transformed value of 70 used as the weight term in the

regression, and a patient with a weight on the 85th

centile would have a transformed value of 10). This

transformed weight variable was then entered into a

multivariate logistic regression model that included the

PIM-2 variables. All PIM-2 variables, with the excep-

tion of elective admission (

P = 0.486) and bypass (P =

0.069) status, were statistically significant in the model.

As there was a very high correlation in our cohort

between the

‘elective admission’ and ‘recovery post-

Figure 1 Distribution of patients by weight centile.

Numa


et al. Critical Care 2011, 15:R106

http://ccforum.com/content/15/2/R106

Page 2 of 6



procedure

’ categories, with only 283 (11.8%) of 2,402

elective admissions not being admitted from the recov-

ery room, it is not surprising that elective admission

status was not an independent predictor in a model

that included both variables (each was significant in

univariate analysis). Similarly, only 407 patients (6.4%)

were admitted following cardiopulmonary bypass,

and this variable just failed to achieve statistical

significance.

The transformed weight centile variable was signifi-

cant in univariate and multivariate analyses (OR for

death of 1.02;

P = 0.000 in multivariate analysis). Elimi-

nating elective status and bypass status from the regres-

sion model did not significantly change the ORs or

P

values for the other variables, including weight category



(OR for the transformed weight variable in the model

without elective and bypass status included = 1.02;

P =

0.000). Exclusion of premature infants from the analysis



did not substantially alter the findings (data not shown).

ORs for PIM-2 variables and the weight variable are

shown in Table 1. Including the weight variable in the

PIM-2 model increased the area under the ROC curve

from 0.876 (95% confidence interval 0.851 to 0.900) to

0.887 (0.864 to 0.909) (Figure 3). This increase in area

was statistically significant (

P = 0.0002).

Chromosomal or syndromal disorders or both were

present in 499 of 6,317 patients (7.9%) and were more

common in patients with lower weight centiles (

P <


0.001). Thirteen point eight percent of patients with

weights less than the 10th centile had a chromosomal or

syndromal disorder (or both) in comparison with only

2.6% of patients with weights greater than the 90th cen-

tile. However, there was no link between mortality and

presence of either a chromosomal or syndromal disor-

der; mortality in patients with and without such disor-

ders was 3.2% in each group.

Discussion

Mortality prediction scores in the PICU are important

tools for benchmarking unit performance. Neither of the

two most used predictive scores in pediatrics, the PIM-2

and the Pediatric Risk of Mortality (PRISM III), includes

weight centile as a variable [19,25]. Weight (not weight

centile) was examined during the development of PIM

Figure 2 Mortality versus weight centile. Distance-weighted least

squares plot is shown.

Table 1 Odds ratios for PIM-2 variables and weight

centile

PIM-2


OR

These data OR (95%

CI)

P

value



Pupils fixed to light

21.74


51.82 (18.82 to 136.32)

0.000


High-risk diagnosis

5.38


4.87 (3.31 to 7.19)

0.000


Mechanical ventilation

3.80


2.04 (1.38 to 2.99)

0.000


Bypass

2.12


1.79 (0.94 to 3.38)

0.069


100 × FiO

2

/PaO



2

1.34


1.35 (1.08 to 1.70)

0.006


Absolute base excess

1.11


1.05 (1.02 to 1.08)

0.000


Absolute (SBP - 120)

1.01


1.02 (1.01 to 1.03)

0.000


Absolute (weight centile -

75)


-

1.02 (1.01 to 1.02)

0.000

Elective admission



0.40

0.79 (0.39 to 1.56)

0.486

Recovery after procedure



0.36

0.17 (0.08 to 0.36)

0.000

Low-risk diagnosis



0.21

0.14 (0.06 to 0.35)

0.001

Constant


-4.88

-5.06 (-4.52 to -5.59)

0.000

CI, confidence interval; FiO



2

/PaO


2

, fraction of inspired oxygen/arterial partial

pressure of oxygen; OR, odds ratio; PIM-2, Pediatric Index of Mortality version

2; SBP, systolic blood pressure.

Figure 3 Comparison of receiver operating characteristic

curves for PIM-2 variables with (green curve) and without

(blue curve) the weight variable included in the model. PIM-2,

Pediatric Index of Mortality version 2.

Numa

et al. Critical Care 2011, 15:R106



http://ccforum.com/content/15/2/R106

Page 3 of 6




but was not significant on univariate testing and was

removed from the model [26].

Our data demonstrate that weight is an independent

risk factor for outcome, with an OR that is similar to

that of systolic blood pressure (OR 1.02); that is, a one

percentile change in admission weight has a mortality

risk effect similar to that of a 1 mm Hg change in systo-

lic blood pressure.

Nutritional deficiency is a major contributor to infant

and child mortality throughout the world [5,6] and is

directly responsible for approximately 300,000 childhood

deaths per year [27]. It is entirely plausible that nutri-

tional deficiency also increases the risk of mortality in

an intensive care population. Protein-energy malnutri-

tion has wide-ranging deleterious effects on human phy-

siology and these effects include cardiac, renal, and

hepatic function and humoral and cellular immunity

[27-29]. Other authors have noted associations between

nutritional deficiency and the development of multior-

gan failure [30,31] and mortality risk [32,33]. When

observed, excess mortality among overweight adult

intensive care patients has usually been attributed to

respiratory and cardiovascular dysfunction [12-14] but

these are less likely to be important issues in our popu-

lation. Several groups have reported an increased risk of

mortality in obese children with specific disorders,

including leukemia and end-stage renal disease [34-36].

Unfortunately, we did not have sufficient data to exam-

ine cause of mortality in this cohort of patients.

The value of a predictive score lies in its accuracy.

The existence of variables that can substantially affect

patient mortality but that are not included in widely

used predictive scores makes accurate comparison of

standardized mortality rates difficult. Several authors

have noted poor performance of discriminatory scores

when applied to non-Western populations [37-40] and

it is likely that nutritional status may be at least partly

responsible for this observation. Thukral and colleagues

[40] noted higher standardized mortality rates (calcu-

lated by both PIM-2 and PRISM) in children who had

severe malnutrition and who were admitted to an Indian

PICU. Our data suggest that any PICU with a relatively

large proportion of low-weight-centile patients will have

an inappropriately high standardized mortality rate

when current PIM or PRISM models are used.

Analysis of our patient population revealed excessive

numbers of patients with very low and very high weight

centiles. Patients with weight

≤3rd centile were numeri-

cally over-represented by a factor of 7 compared with

the expected number, and patients with weight

≥97th


centile were over-represented by a factor of 2. Pollack

and colleagues [41] noted a similarly high percentage

(18%) of chronically malnourished children in a PICU

population. Our data indicate that low weight centile

may represent a risk factor for ICU admission and also

an independent risk for mortality after admission to the

ICU. Many acute and chronic illnesses are associated

with weight loss, and the over-representation of low-

weight patients in the ICU population is biologically

plausible and not unexpected. An association between

low socioeconomic class and increased risk of intensive

care admission has also been reported [42] and this may

also contribute to increasing the proportion of patients

with low weight centile in the ICU. The apparent over-

representation at the other extreme of the centile range

may reflect merely the increasing incidence of obesity in

the community. In 2007-2008, 11.9% of American chil-

dren from 2 to 19 years of age had a BMI above the

97th centile [43], while a recent study of inpatients

(excluding intensive care patients) in an Australian ter-

tiary referral children

’s hospital demonstrated that 11%

of hospital inpatients more than 12 months old had a

BMI on at least the 97th centile when measured accord-

ing to the same growth parameters used for this study

[44]. The same study demonstrated that only 6% of hos-

pitalized inpatients were underweight (as defined by a

weight-for-age

z-score of less than -2.0).

One potential weakness of our study is that we did

not directly measure weight in the majority of the chil-

dren admitted to the ICU but instead relied on recorded

hospital admission weights (most patients admitted to

the non-ICU wards have weight measured on admis-

sion), parental knowledge, and infant health records. We

believe that the majority of weight measurements were

accurate, and any errors arising from this methodology

are likely to be random rather than systematic. Random

(as opposed to systematic) errors in study populations

are largely overcome by enrolling sufficient numbers of

patients [45]. Thus, the presence of random error will

increase the probability of a type II statistical error (fail-

ing to detect significant associations) but does not inva-

lidate a statistically significant result; we therefore

believe that our findings are likely to be correct.

Furthermore, measured admission weight on arrival in

the ICU will be affected by the patient

’s hydration sta-

tus, which will commonly vary over at least a 10% (that

is, ±5%) range. It has been suggested that excessive

volume resuscitation in critically ill adult patients before

admission to the ICU might mask the relationship

between weight and mortality by increasing mortality

risk in patients categorized as

‘overweight’ (when in rea-

lity these patients are merely overhydrated) [46]. Our

use of recent weights obtained in a period of good

health from infant health records and other sources is

likely to represent the true nutritional status of the

patient. Nevertheless, a prospective study including

accurate weight measurement on admission to the ICU

should be performed before weight centile can be

Numa

et al. Critical Care 2011, 15:R106



http://ccforum.com/content/15/2/R106

Page 4 of 6




considered for inclusion in PIM or PRISM scores. Simi-

larly, we did not measure height centile in our patients.

It is likely that some patients in our study had low or

high weight centiles that were accompanied by a com-

parably low or high height centile; that is, they were

simply small or tall rather than nutritionally deficient or

overweight. However, the number of proportionally

small or tall patients is unlikely to exceed the normal

population frequency; that is, we would expect 3% of

our patients to fall into the lowest and highest 3 centiles

at either end of the spectrum, not the 21.5% and 5.7%

we observed. An association was observed between low

weight centiles and the presence of chromosomal or

syndromal disorders or both; however, the mortality of

patients with these disorders was not different from the

mortality of the population as a whole, suggesting that

while such disorders are often associated with low

weight centile, the presence of these disorders is not

responsible for the increased mortality risk.

Conclusions

Admission weights at the extremes of the centile range

(low and high) are associated with an increased risk of

mortality in the PICU, and patients with weights at the

extremes of the centile range appear to be numerically

over-represented in the ICU, although for overweight

patients this may reflect simply the increasing incidence

of obesity in the community. Given that our data sug-

gest that inclusion of weight centile has the potential to

improve the accuracy of mortality prediction (particu-

larly in populations in which malnutrition may be more

prevalent), a multicenter prospective study of this vari-

able should be undertaken.

Key messages

• Weight centile is an independent risk factor for

mortality in patients admitted to pediatric intensive

care; the lowest mortality occurs in patients with

weights at the 75th centiles, and mortality increases

as patient weights move away from the 75th centile

toward either end of the weight spectrum.

• Weight centile should be considered for inclusion

as a variable in mortality prediction models.

Abbreviations

BMI: body mass index; ICU: intensive care unit; NICU: neonatal intensive care

unit; OR: odds ratio; PICU: pediatric intensive care unit; PIM-2: Pediatric Index

of Mortality version 2; PRISM: Pediatric Risk of Mortality; ROC: receiver

operating characteristic.

Acknowledgements

JM was supported by a grant from Sell & Parker Pty Ltd. (Banksmeadow,

NSW, Australia).

Author details

1

Intensive Care Unit, Sydney Children



’s Hospital, High Street, Randwick 2031,

Australia.

2

University of New South Wales, Anzac Parade, Kensington 2033,



Australia.

Authors


’ contributions

AN conceived of the study, analyzed the data, and drafted the manuscript.

JM, GW, JA, and HR contributed equally to refining the study design, data

collection, and manuscript revisions. All authors read and approved the final

manuscript.

Competing interests

The authors declare that they have no competing interests.

Received: 17 May 2010 Revised: 27 August 2010

Accepted: 31 March 2011 Published: 31 March 2011

References

1.

Calle EE, Thun MJ, Petrelli JM, Rodriquez C, Heath CWJ: Body-mass index



and mortality in a prospective cohort of U.S. adults. N Engl J Med 1999,

341:1097-1105.

2.

US Preventitive Services Task Force: Screening for obesity in adults:



recommendations and rationale. Ann Intern Med 2003, 139:930-932.

3.

Peeters A, Barendregt JJ, Willikens F, Mackenbach JP, Al Mamun A,



Bonneux L, NEDCOM Research Group: Obesity in adulthood and its

consequences for life expectancy: a life-table analysis. Ann Intern Med

2003, 138:24-32.

4.

Sjostrom LV: Mortality of severely obese subjects. Am J Clin Nutr 1992,



55:516S-523S.

5.

Pelletier DL: The relationship between child anthropometry and mortality



in developing countries: implications for policy, programs and future

research. J Nutr 1994, 124:2047S-2081S.

6.

Kielman AA, McCord C: Weight-for-age as an index of risk of death in



children. Lancet 1978, 1:1247-1250.

7.

Akinnusi ME, Pineda LA, El Solh AA: Effect of obesity on intensive care



morbidiy and mortality: a meta-analysis. Crit Care Med 2008, 36:151-158.

8.

O



’Brien JMJ, Welsh CH, Fish RH, Ancukiewicz M, Kramer AM, National Heart

Lung and Blood Institute Acute Respiratory Distress Syndrome Network:

Excess body weight is not independently associated with outcome in

mechanically ventilated patients with acute lung injury. Ann Intern Med

2004, 140:338-345.

9.

Morris AE, Stapleton RD, Rubenfeld GD, Hudson LD, Caldwell E,



Steinberg KP: The association between body mass index and clinical

outcomes in acute lung injury. Chest 2007, 131:342-348.

10.

Ray DE, Matchett SC, Baker K, Wasser T, Young MJ: The effect of body



mass index on outcomes in a medical ICU. Chest 2005, 127:2125-2131.

11.


Pieracci F, Hydo L, Pomp A, Eachempati S, Shou J, Barie P: The relationship

between body mass index and post-operative mortality from critical

illness. Obesity Surg 2008, 18:501-507.

12.


El Solh AA, Sikka P, Bozkanat E, Jaafar W, Davies J: Morbid obesity in the

medical ICU. Chest 2001, 120:1989-1997.

13.

Bercault N, Boulain T, Kuteifan K, Wolf M, Runge I, Fleury JC: Obesity-



related excess mortality rate in an adult intensive care unit: a risk-

adjusted matched cohort study. Crit Care Med 2004, 32:998-1003.

14.

Nasraway SA, Albert M, Donnelly AM, Ruthazer R, Shikora SA, Saltzman E:



Morbid obesity is an independent determinant of death among surgical

critically ill patients. Crit Care Med 2006, 34:964-970.

15.

Galanos AN, Pieper CF, Kussin PS, Winchell MT, Fulkerson WJ, Harrell FEJ,



Teno JM, Layde P, Connors AFJ, Phillips RS, Wenger NS: Relationship of

body mass index to subsequent mortality among seriously ill

hospitalized patients. Crit Care Med 1997, 25:1962-1968.

16.


Marik PE, Doyle H, Varon J: Is obesity protective during critical illness? An

analysis of a national ICU database. Crit Care Shock 2003, 6:156-162.

17.

Garrouste-Orgeas M, Troché G, Azouly E, Caubel A, de Lassence A, Cheval C,



Montesino L, Thuong M, Vincent F, Cohen Y, Timsit JF: Body mass index:

an additional prognostic factor in ICU patients. Intensive Care Med 2004,

30:437-443.

Numa


et al. Critical Care 2011, 15:R106

http://ccforum.com/content/15/2/R106

Page 5 of 6



18.

Larsen SH, Pedersen J, Jacobsen J, Johnsen SP, Hansen OK, Hjortdal V: The

RACHS-1 risk categories reflect mortality and length of stay in a Danish

population of children operated on for congenital heart disease. Eur J

Cardiothorac Surg 2005, 28:877-881.

19.


Slater A, Shann F, Pearson G: PIM2: a revised verstion of the Paediatric

Index of Mortality. Intensive Care Med 2003, 29:278-285.

20.

Growth Charts - Clinical Growth Charts. [http://www.cdc.gov/



growthcharts/clinical_charts.htm#Summary].

21.


Fenton TR, Sauve RS: Using the LMS method to calculate z-scores for the

Fenton preterm growth chart. Eur J Clin Nutr 2007, 61:1380-1385.

22.

Copas JB: Plotting



p against x. Appl Statist 1983, 32:25-31.

23.


Rosner B: Fundamentals of Biostatistics Boston: PWS - Kent; 1990.

24.


Hosmer DW, Lemeshow S: Applied Logistic Regression. 2 edition. New York:

Wiley; 2000.

25.

Pollack MM, Patel KM, Ruttimann UE: PRISM III: an updated risk of



mortality score. Crit Care Med 1996, 24:743-752.

26.


Shann F, Pearson G, Slater A, Wilkinson K: Paediatric index of mortality

(PIM): a mortality prediction model for children in intensive care.

Intensive Care Med 1997, 23:201-207.

27.


Müller O, Krawinkel M: Malnutrition and health in developing countries.

CMAJ 2005, 173:279-286.

28.

Chandra RK: Nutrition and immunology: from the clinic to cellular



biology and back again. Proc Nutr Soc 1999, 58:681-683.

29.


Scrimshaw NS, San Giovanni JP: Synergism of nutrition, infection and

immunity: an overview. Am J Clin Nutr 1997, 66:464S-477S.

30.

Briassoulis G, Zavras N, Hatzis T: Malnutrition, nutritional indices, and early



enteral feeding in critically ill children. Nutrition 2001, 17:548-557.

31.


Tantaleán JA, León RJ, Santos AA, Sánchez E: Multiple organ dysfunction

syndrome in children. Pediat Crit Care Med 2003, 4:181-185.

32.

Pollack MM, Ruttimann UE, Wiley JS: Nutritional depletion in critically ill



children: associations with physiologic instability and increased quantity

of care. JPEN J Parenter Enteral Nutr 1985, 9:309-313.

33.

Cengiz P, Zimmerman JJ: Prelude to pediatric multiple organ dysfunction



syndrome: The golden concept revisited. Pediat Crit Care Med 2003,

4:263-264.

34.

Lange BJ, Gerbing RB, Feusner J, Skolnik J, Sacks N, Smith FO, Alonzo TA:



Mortality in overweight and underweight children with acute myeloid

leukemia. JAMA 2005, 293:203-211.

35.

Hanevold CD, Ho PL, Talley L, Mitsnefes MM: Obesity and renal



transplantation outcome: a report of the North American Pediatric Renal

Transplant Cooperative Study. Pediatrics 2005, 115:352-356.

36.

Butturini A, Dorey F, Gaynon P, Fu C, Franklin J, Siegal S, Sacks N, Siebel N,



Henry D, Rogers P, Lange B, Sather H, Trigg M, Bleyer A: Obesity and body

weight independently predict relapse and survival in preadoloescents

and teenagers with acute lymphoblastic leukemia (ALL): a retrospective

analysis of five children cancer group (CCG) studies. Blood 2004,

104:284a.

37.


Wells M, Riera-Fanego JF, Luyt DK, Dance M, Lipman J: Poor discriminatory

performance of the pediatric risk of mortality (PRISM) score in a South

African intensive care unit. Crit Care Med 1996, 24:1507-1513.

38.


DiCarlo JV, Zaitseva TA, Khodateleva TV, Belayeva ID, Stroganov DA,

Korobko LM, Lee AV, Mescheryakov B, Sulivan JS, Alies VF: Comparative

assessment of pediatric intensive care in Moscow, the Russian

Federation: a prospective, multicentre study. Crit Care Med 1996,

24:1403-1407.

39.


Ozer E, Kizilgunesler A, Sarioglu B, Halicioglu O, Sutcouglu S, Yaprak I: The

comparison of PRISM and PIM scoring systems for mortality risk in

infantile intensive care. J Tropical Pediatr 2004, 50:334-338.

40.


Thukral A, Lodha R, Irshad M, Arora NK: Performance of Pediatric Risk of

Mortality (PRISM), Pediatric Index of Mortality (PIM), and PIM2 in a

pediatric intensive care unit in a developing country. Pediatr Crit Care

Med 2006, 7:356-361.

41.

Pollack MM, Wiley JS, Kanter R, Holbrook PR: Malnutrition in critically ill



infants and children. JPEN J Parenter Enteral Nutr 1982, 6:20-24.

42.


Parslow RC, Tasker RC, Draper ES, Parry GJ, Jones S, Chater T, Thiru K,

McKinney PA: Epidemiology of critically ill children in England and

Wales: incidence, mortality, deprivation and ethnicity. Arch Dis Child 2009,

24:210-215.

43.

Ogden CL, Carroll MD, Curtin LR, Lamb MM, Flegal KM: Prevalence of high



body mass index in US children and adolescents, 2007-8. JAMA 2010,

303:275-276.

44.

O

’Connor J, Youde LS, Allen JR, Baur LA: Obesity and under-nutrition in a



tertiary paediatric hospital. J Paediatr Child Health 2004, 40:299-304.

45.


Tobin MJ, Jubran A: Meta-analysis under the spotlight: focused on a

meta-analysis of ventilator weaning. Crit Care Med 2008, 36:1-7.

46.

O

’Brien JM, Phillips GS, Ali NA, Lucarelli M, Marsh CB, Lemeshow S: Body



mass index is independently associated with hospital mortality in

mechanically ventilated adults with acute lung injury. Crit Care Med 2006,

24:738-744.

doi:10.1186/cc10127

Cite this article as: Numa et al.: Extremes of weight centile are

associated with increased risk of mortality in pediatric intensive care.

Critical Care 2011 15:R106.

Submit your next manuscript to BioMed Central

and take full advantage of: 



 Convenient online submission



 Thorough peer review



 No space constraints or color figure charges



 Immediate publication on acceptance



 Inclusion in PubMed, CAS, Scopus and Google Scholar

• 

Research which is freely available for redistribution

Submit your manuscript at 

www.biomedcentral.com/submit

Numa


et al. Critical Care 2011, 15:R106

http://ccforum.com/content/15/2/R106



Page 6 of 6

Document Outline

  • Abstract
    • Introduction
    • Methods
    • Results
    • Conclusions
  • Introduction
  • Materials and methods
  • Results
  • Discussion
  • Conclusions
  • Key messages
  • Acknowledgements
  • Author details
  • Authors' contributions
  • Competing interests
  • References

Yüklə 117,59 Kb.

Dostları ilə paylaş:




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©genderi.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

    Ana səhifə